数据增强代码中image_gen_train.fit(x_train)有什么作用

在数据增强的过程中，我们需要定义一个 ImageDataGenerator 对象，该对象会通过对训练数据进行一系列的随机变换来生成新的训练数据，从而增强数据集的规模和多样性。 image_gen_train.fit(x_train) 的作用是根据 ImageDataGenerator 对象的配置对训练数据进行统计，从而计算出训练数据的统计信息（比如均值、方差等），并进行数据预处理，以便在训练时能够更快地对数据进行处理。具体而言，image_gen_train.fit(x_train) 的功能包括：

1. 计算训练数据的样本均值、方差等统计信息，以便在训练时进行数据预处理（比如归一化）；
2. 根据数据增强的配置生成一些随机变换，以便在训练时对训练数据进行增强；
3. 生成一个随机数种子，以便在数据增强过程中每次生成的随机变换都是一样的，从而能够重现实验结果。
   在使用 ImageDataGenerator 进行数据增强时，通常需要先调用 fit() 方法对训练数据进行统计和预处理，然后再使用 flow() 或 flow_from_directory() 方法来生成增强后的训练数据